流平衡分析(FBA)

优化 | 浅谈旅行商(TSP)的七种整数规划模型 作者:彭澜 纽约州立大学水牛城分校工业工程系在读博士生,研究方向:车辆路径规划问题(VRP) 旅行商问题(TSP)是运筹学领域最知名的问题之一。本文将从整数规划模型建模的角度,介绍七种不同的建模方式,给大家提供对TSP的不同视角。 引言 本文将讨论“茴”字的六种写法,啊不对,旅行商问题的五类共七种建模模型。首先是两个最经典的模型,即DFJ模型和MTZ模型,这两个模型相信了解运筹学的朋友都有所接触,本文仅作少量拓展介绍。接下来的两类模型分别是基于货物流和最短路的模型,在国内现行的教材和中文材料中介绍较 阅读详情
AI摘要

本文介绍流平衡分析(FBA)的基本概念,包括代谢网络中的流定义、平衡约束及线性规划问题的求解。FBA作为一种基于约束的模型,应用于生长速率预测、次生代谢产物优化及微生物研究等领域。

流平衡分析(FBA)

Flux Balance Analysis
本文参考流平衡分析简介

流 (flux)

流就是代谢网络中化学反应的反应速率
在稳态下,各代谢物浓度不变,反应速率满足一定的分布(流分布)
分子类型转化流指单位时间内的转化量

平衡

平衡就是约束
约束来自两个方面:

  • 基本物理规律的约束,物质不灭,能量守恒等
  • 边界条件的约束,底物的供应量(上限),产物的生成量(下限)等

因此流平衡分析又称为基于约束的模型(constraint-based model)

线性规划问题

流平衡分析即线性规划问题(linear programming),在限制条件下求最优解
线性规划算法详解
Matlab线性规划实例
优化目标:

  • 生长最快(生物量biomass最大)
  • 某代谢物(ATP、次级代谢物)产量最大或最小(致死)
应用

生长速率模拟预测
次生代谢产物最大化
微生物致死的研究(抗生素研发)
动植物特定组织或发育过程中特定阶段的代谢分析等

流程

构建代谢网络
把代谢网络表示成计量学矩阵
基于稳态假设,根据物料平衡,得到线性方程组(即约束条件)
定义优化目标(函数)
求解约束下的优化问题,得到流分布和相应的目标值

在这里插入图片描述图片来自文献:What is flux balance analysis? 2010

此处补充:线性代数笔记2——向量(向量简介)

示例

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

经典文献(里程碑)

FBA模型的提出(AEM-Varma1994)
DFBA模型的提出(BioPhysiJ-Mahadevan2002)
MOMA模型的提出(PNAS-Segre2002)
M_DFBA模型的提出(MSB-Luo2006)
idFBA模型的提出(PlosCB-Lee2008)

【CELL】compass利用单细胞转录组+流平衡分析预测细胞代谢状态,促进免疫细胞代谢研究 细胞代谢调控正常细胞功能以及多种疾病状态的病理生理。最近,免疫细胞代谢研究(immunometabolism)成为一个研究热点,揭示了包括抗病毒免疫、自身免疫和抗肿瘤反应在内的炎症代谢调节。然而,由于代谢网络的规模和复杂性,某个代谢的扰动(perturbation)能够产生级联效应(cascade effects)并改变代谢网络中看似较远的部分或者让经典通路“弯道超车”。因此,需要在系统水平上观测特定反应/酶,以理解代谢及其在疾病中的异常调控。 阅读详情

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代谢网络分析

简介 代谢处于生命活动调控的末端,是驱动生命过程的化学引擎,产生能量来驱动各种细胞过程,降解和合成许多不同的分子。代谢网络把细胞内所有生化反应表示为一个网络,反映了所以参与代谢过程的化合物之间以及所有催化酶之间的相互作用,是对细胞代谢的抽象表达。研究代谢网络能帮助我们更好地认识和利用细胞代谢过程,从而促进疾病基础研究,药物开发等方向的发展。另一方面,网络的拓扑结构是网络形成和进化的反映,研究代谢网络的结构特征,能帮助我们认识代谢网络的形成演化机理,从而更好地理解疾病发生发展过程以及生命进化过程。 应用领域

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ruby912
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